图像反色程序
电脑美术-“反色”效果(教案)
1.理论介绍：首先，我们要了解“反色”的基本概念。反色是指在色彩调整中对图像色彩进行反转，使原有色彩的亮度值取相反值。它在图像处理中具有改变视觉效果、增强对比度等功能。
2.案例分析：接下来，我们来看一个具体的案例。这个案例展示了反色在实际中的应用，以及它如何帮助我们解决问题。
电脑美术-“反色”效果（教案）
一、教学内容
本节课选自《电脑美术》教材第七章“图像处理技巧”中的第三节“色彩调整”，重点探讨“反色”效果的制作。教学内容主要包括以下两个方面：
1.了解反色的概念：使学生了解反色在图像处理中的作用，掌握反色对图像视觉效果的影响。
2.掌握反色操作方法：通过实践操作，使学生掌握在图像处理软件（如Photoshop）中实现反色效果的具体步骤，包括菜单选择、快捷键使用等。
举例：指导学生按照步骤完成反色操作，如打开Photoshop，选择“图像”-“调整”-“反色”（或使用快捷键Ctrl+I），并对操作过程中的注意事项进行强调。
2.教学难点
（1）反色效果的适用场景：学生需要学会分析反色效果适用于哪些类型的图像处理，以及如何将反色效果与其他图像处理技巧相结合。
举例：通过分析不同场景的案例，如人物照片、风景照片等，让学生了解反色效果在增强对比、突出主题等方面的应用。
（2）反色与色彩平衡的关系：学生需要理解反色调整对图像色彩平衡的影响，掌握如何调整反色程度以获得满意的效果。
举例：对比不同反色程度的图像，让学生观察色彩平衡的变化，引导他们学会调整反色程度，以达到理想的视觉效果。
（3）实践操作中的问题解决：学生在实践操作过程中可能会遇到各种问题，如操作失误、软件使用不熟练等，需要掌握解决问题的方法。
3.成果展示：每个小组将向全班展示他们的讨论成果和实验操作的结果。
Python+OpenCV实现图像边缘检测算子SOBEL、ROBERT
Python+OpenCV实现图像边缘检测算⼦SOBEL、ROBERT 在Jupyter Notebook上使⽤Python实现图像边缘检测算⼦SOBEL、ROBERT，这个过程中实现某些功能处理出来的图像可能会有点粗糙。
关于opencv库的安装可以参考：。
1.实现代码import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#实现图⽚反⾊功能def PointInvert(img):height, width, _ = img.shapefor i in range(height):for j in range(width):pi = img[i, j]img[i, j] = 255 - pireturn img#读取原灰度图⽚src_s=cv2.imread("dip_switch_02.bmp")cv2.imshow("src_s", src_s)#将原图⽚命名为“src_s”显⽰出来#图⽚反⾊src=PointInvert(src_s)cv2.imshow("src", src)#将图⽚src_s反⾊处理后命名为“src”并显⽰出来#SOBEL算⼦sobel = cv2.Sobel(src,cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=7)cv2.imshow("sobel", sobel)#将SOBEL算⼦处理后的图⽚src命名为“sobel”并显⽰出来#图⽚反⾊sobel2=PointInvert(sobel)cv2.imshow("sobel2", sobel2)#将图⽚sobel反⾊处理后命名为“sobel2”并显⽰出来#ROBERT算⼦def Robert(img):h,w,_ = img.shaperob = [[-1,-1],[1,1]]for x in range(h):for y in range(w):if (y + 2 <= w) and (x + 2 <= h):imgChild = img[x:x+2, y:y+2, 1]list_robert = rob*imgChildimg[x, y] = abs(list_robert.sum())# 求和加绝对值return imgrobert = Robert(src)cv2.imshow("robert", robert)#将ROBERT算⼦处理后的图⽚src命名为“robert”并显⽰出来#图⽚反⾊robert2=PointInvert(robert)cv2.imshow("robert2", robert2)#将图⽚robert反⾊处理后命名为“robert2”并显⽰出来cv2.waitKey(0)2.运⾏结果3.遇到的问题及解决⽅法(1) 运⾏时出现：ValueError: too many values to unpack(expect 2)出错代码：h,w = img.shape出错原因：⾸先了解img.shape[0]、[1]、[2]。
数字图像处理GUI界面编程大作业
2016—2017学年第二学期《数字图像处理》大作业题目：MATLAB图像处理GUI程序设计专业：电子信息工程日期：2017年6月1日目录一、总体设计 (1)二、具体设计 (2)2.1文件 (2)2.1.1打开 (2)2.1.2保存 (3)2.1.3关闭 (3)2.1.4退出 (3)2.2编辑 (3)2.2.1灰度变换 (3)2.2.2直方图均衡 (4)2.2.3亮度调节 (5)2.2.4图像反色 (5)2.2.5二值图像 (6)2.2.6对比度增强 (7)2.2.7对比度减弱 (7)2.2.8傅里叶变换 (8)2.3滤波 (9)2.3.1加椒盐噪声 (9)2.3.2均值滤波 (10)2.3.3中值滤波 (10)2.3.4多维滤波 (11)2.3.5高斯低通滤波 (11)2.4帮助 (12)一、总体设计软件的功能如图1所示，软件的总体设计界面主要分为两个部分：显示区域与操作区域。
界面效果如图2所示图1功能设计图2界面效果二、具体设计2.1文件文件有打开、保存、关闭、退出等功能2.1.1打开功能：打开本地图片并显示在界面左侧，若未选择图片，则提醒“您还没有选择任何图片”。
打开的格式为jpg/bmp/gif代码：function Open_Callback(hObject,eventdata,handles)[filename,pathname]=uigetfile({'*.*';'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'},'打开图片');if(isequal(filename,0)||isequal(pathname,0))msgbox('您还没有选择任何图片');return;elsestr=[pathname filename];global im;im=imread(str);set(handles.axes1,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes1);imshow(im);title('原始图像');end2.1.2保存功能：保存图片，若未选择存储路径，则显示“您还没有保存图片”，保存的格式为jpg/bmp/gif/png代码：function Save_Callback(hObject,eventdata,handles)[filename,pathname]=uiputfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif';'*.png'},'保存图片','undefault.jpg');if(isequal(filename,0)||isequal(pathname,0))msgbox('您还没有保存图片');return;elsestr=strcat(pathname,filename);pix=getframe(handles.axes2);imwrite(pix.cdata,str,'jpg');end2.1.3关闭功能：关闭图片，左侧图片显示区域将不再显示。
基于Labview的图像采集与处理
目前工作成果：一、USB图像获取USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。
（1）基于USB的Snap采集图像程序运行结果：此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。
将采集图像函数放入循环中就可连续采集。
循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。
运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。
（2）基于USB的Grab采集图像运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。
二、图像处理1、图像灰度处理（1）基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。
灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。
（2）labview中图像灰度处理程序框图处理结果：2、图像二值化处理（1）基本原理图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
人教版五年级美术：《电脑美术——“反色”效果》课件
如何用画图软件编辑图片—— 任意形状剪切，反色
• 首先用画图软件打开要制作的图片使用菜 单 图像 / 反色，如下图
• 就得到了下图的效果了
人教版小学美术五年级上册
第16课
电脑美术——“反色”效果
• 黑与白，红与绿······都是两个相对的 色彩。在电脑里你只要点击一下鼠标，就 能显示出“反色”效果。变幻的颜色，使 画面变了样。
• 反色又叫补色。 例如黑与白、红1、即使是普通孩子，只要教育得法，也会成为不平凡的人。 •12、首先是教师品格的陶冶，行为的教育，然后才是专门知识和技能的训练。 •13、儿童是中心，教育的措施便围绕他们而组织起来。 •14、孩子在快乐的时候，他学习任何东西都比较容易。 •15、生活即教育，社会即学校，教学做合一。 •16、当在学校所学的一切全都忘记之后，还剩下来的才是教育。2021年10月19日星期二2021/10/192021/10/192021/10/19 •17、播种行为，可以收获习惯；播种习惯，可以收获性格；播种性格，可以收获命运。2021年10月 2021/10/192021/10/192021/10/1910/19/2021 •18、我们发现了儿童有创造力，认识了儿童有创造力，就须进一步把儿童的创造力解放出来2021/10/192021/10/19October 19, 2021 •19、人自身有一种力量，用许多方式按照本人意愿控制和影响这种力量，一旦他这样做，就会影响到对他的教育和对他发生作用的环境。 2021/10/192021/10/192021/10/192021/10/19
数字图像处理图像变换实验报告
实验报告实验名称:图像处理姓名:刘强班级:电信1102学号:1404110128实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”,能够进行图像处理方面的简单操作;2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理,了解编程实现的具体步骤;3、观察图像的灰度直方图,明确直方图的作用与意义;4、观察图像点运算与几何变换的结果,比较不同参数条件下的变换效果;5、观察图像正交变换的结果,明确图像的空间频率分布情况。
三、实验原理1、图像灰度直方图、点运算与几何变换的基本原理及编程实现步骤图像灰度直方图就是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度分布情况,为图像的相关处理操作提供了基本信息。
图像点运算就是一种简单而重要的处理技术,它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。
点运算可以瞧作就是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作就是通过灰度变换函数实现的。
如果输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为:B(x,y)＝f[A(x,y)]其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation,GST)函数,它描述了输入灰度值与输出灰度值之间的转换关系。
一旦灰度变换函数确定,该点运算就完全确定下来了。
另外,点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。
点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸与均衡等。
图像几何变换就是图像的一种基本变换,通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放与图像旋转等,其理论基础主要就是一些矩阵运算,详细原理可以参考有关书籍。
实验系统提供了图像灰度直方图、点运算与几何变换相关内容的文字说明,用户在操作过程中可以参考。
下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图,如下:2、图像正交变换的基本原理及编程实现步骤数字图像的处理方法主要有空域法与频域法,点运算与几何变换属于空域法。
二、图像的基本非线性处理
二、图像的基本非线性处理1.DDP在PixInsight里面打开做好色平衡的图像，在图像上右键，View-->Histogram叫出色阶，可以看到由RGB构成的三个山峰，如果色平衡做得好的话，三个山峰几乎重叠在一起形成一个山峰。
首先调整中间滑块，把它向左滑动至山峰脚下，应用（如图1所示的色阶，结果如图2）。
完成后发现色阶有变化了。
第二次调整色阶，让中间滑块与左端滑块分居山峰两侧，左端滑块不要切入，中间滑块可以稍微切入（图3），完成后的图样如图4。
第三次色阶和第二次差不多，如下左图，完成后如下右图。
然后进行微调，操作还是和刚才差不多，只是轻柔些，幅度不要太大。
至此，DDP完成。
由于彩色相机Bayer阵列的缘故，彩色相机拍出来的图像看起来往往偏绿。
即使经过完美的色平衡也可能出现偏绿现象，这是图像本身的性质造成的，不是色平衡的问题。
这个偏绿也不是一般的偏绿，是绿色噪声。
这东西对色彩和明度的影响都很大。
要修正这一问题，就应该使用SCNR。
点击这个图标叫出SCNR窗口，模式用默认的Average Neutral，直接应用到图像上。
做完以后会发现出现了色偏，一般是偏红或者偏蓝，再调整一次R或B通道就可以了。
右下图是刚做完SCNR的图像。
下图为做完色阶的图像。
点击Image-->Duplicate复制图层，来制作一个SGBNR蒙版。
选择复制出的Image02，Image-->ColorSpaces-->Convert to Grayscale将其转为灰度。
点击叫出ATWT工具，Scaling Function选择5x5B3Spline，然后把前四个图层干掉。
右图为ATWT后的图像。
之后叫出色阶或者曲线，让图像上亮部更亮，暗部更暗。
然后点击Image-->Invert将图像反色，就完成了SGBNR蒙版的制作，把它最小化就可以了。
然后我们点选原图，在原图上右键，Mask-->SelectMask，选择Image02。
彩色图像变换
实验 7 彩色图像变换一、实验目的通过本实验使学生掌握使用MATLAB 进行彩色图像处理的方法，加深对彩色空间和彩色图像的理解二、实验原理本实验是基于数字图像处理课程中的第六章-彩色图像处理理论来设计的本实验的准备知识：第六章彩色图像处理中的彩色空间，彩色图像处理方法重点如下：1、彩色空间及其相互转换：a) RGB 空间b) CMY 空间c) HSI 空间2、彩色空间中各图像分量的演示和意义，关键命令：f=imread(‘C:\...\lena_color.tif’, ‘TIF’);显示：imshow红色图像分量：f(:,:,1)绿色图像分量：f(:,:,2)蓝色图像分量：f(:,:,3)三、实验内容（一）彩色RGB 空间的各个分量读取lena_color.tif 图像，显示彩色图像，（1）提取三个图像分量，同屏显示彩色图像及其各个分量图像，说明各个图像分量的意义（2）同屏显示三个图像分量的直方图，并解释之（二）RGB—CMY 空间的转换（1）编写程序，实现将lena 图像的反色，也就是转换为CMY 空间（2）提取CMY 空间的三个图像分量，同屏显示彩色图像及其各个分量图像，说明各个图像分量的意义（3）同屏显示三个图像分量的直方图，并解释之（4）可再使用MATLAB 下的求补色图像imcomplement 函数实现（三）彩色变换读取lena_color.tif 图像，（1）将该RGB 图像的亮度降低70％，并同屏显示原图像与亮度降低后图像（2）将该RGB图像中的红色分量的亮度降低50％，并同屏显示原图像与变换后彩色图像（3）将该RGB图像中的绿色分量的亮度降低50％，并同屏显示原图像与变换后彩色图像思考：彩色变换时应该注意什么？四、实验步骤（一）程序：A=imread('D:\image\lenacolor','BMP');A1=A(:,:,1);A3=A(:,:,3);subplot(2,2,1)imshow(A);title('原图');subplot(2,2,2)imshow(A1);title('红色图像分量');subplot(2,2,3)imshow(A2);title('绿色图像分量');subplot(2,2,4)imshow(A3);title('蓝色图像分量');运行结果：原图红色图像分量绿色图像分量蓝色图像分量（二）程序：clear all;A=imread('D:\image\lenacolor','BMP');J = imcomplement(A);A1=J(:,:,1);A2=J(:,:,2);A3=J(:,:,3);figure(1)subplot(2,2,1)imhist(A1);title(' 红色分量直方图');subplot(2,2,2)imhist(A2);title('绿色分量直方图');subplot(2,2,3)imhist(A3);title('蓝红色分量直方图');figure(2)subplot(2,2,1)imshow(J);subplot(2,2,2)imshow(A1);title('CMY 红色分量直方图');subplot(2,2,3)imshow(A2);title(' CMY 绿色分量');subplot(2,2,4)imshow(A3);title(' CMY 蓝色分量');运行结果： Figure 101002000红色分量直方图0100200红色分量直方图0100200红色分量直方图Figure 2CMY CMY 红色分量CMY 绿色分量CMY 蓝色分量（三）程序：clear all ;A=imread('D:\image\lenacolor','BMP');A1=A(:,:,1);A2=A(:,:,2);A3=A(:,:,3);B1=0.7*A1;B3=0.7*A3;C1=0.5*A1;D2=0.5*A2;B(:,:,1)=B1;B(:,:,2)=B2;B(:,:,3)=B3;C(:,:,1)=C1;C(:,:,2)=A2;C(:,:,3)=A3;D(:,:,1)=A1;D(:,:,2)=D2;D(:,:,3)=A3;subplot(2,2,1)imshow(A)title('原图')subplot(2,2,2)imshow(B)title('亮度降低70%')subplot(2,2,3)imshow(C)title('红色分量降低50%')subplot(2,2,4)imshow(D)title('绿色分量降低50%')运行结果：原图亮度降低70%红色分量降低50%绿色分量降低50%五、实验小结通过本实验进一步了解了彩色图像变化和颜色分量提取的一些方法，并进一步熟悉了MATLAB 的使用。
lcd1602反白指令
lcd1602反白指令
LCD1602反白指令通常是指在使用LCD1602液晶显示器时，通过特定的指令或操作，将显示内容进行反白处理，即将原本显示的字符或图像进行翻转或反色显示。
具体的反白指令或操作方法可能因不同的控制器和驱动程序而有所不同。
一般来说，你可以通过查阅LCD1602的控制器或驱动程序的文档，了解如何发送反白指令或执行反白操作。
这些文档通常会提供相关的寄存器地址、命令或操作码等信息。
需要注意的是，反白指令可能会对显示内容造成不可逆的影响，因此在执行反白操作之前，请务必备份原始数据或确保你能够还原显示内容。
同时，不同型号的LCD1602可能会有不同的反白指令或操作方式，建议参考具体的产品说明书或联系厂家获取准确的信息。
图像的二值化,灰度化,滤波,反色的基本原理
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。
二 图像的二值化的基本原理
图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阀值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阀值选取技术来分割该图像。动态调节阀值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。
一组数X1、X2、X3…Xn 假如其排序如下：
X i 1≤X i 2≤X i 3≤…≤X i n
图像“反色”处理五招式
４．使 用 ＰｈｏｔｏＳｈｏｐ的 “反 相 ’’ 功 能
使 用ＰｈｏｔｏＳｈｏｐＪＬ乎可 以进干ｆ所 有的 图像 处婵 操 作 ，“反色”更足 在 活下 ＰＳ（ （：中打开 ：帖 像 文件之 后，依次执 行 “图像一 调 整～·反 ＿ 卡｝１”菜单命 令． 或 者直 接 按 Ｃｔｒｌ＋ｌ组合 键 （ ４）， 像 的反 色操 作 刻牛效 ，最后将 处 理 好 的 像 文件进 仃 １，ｆ盘 【！ＩＪ ｌ－＿『
匾
栏 鞠编 辑 ：张 薇 ｓｏｆｔｗａｒｅ＠ｄｎｚｓ ＣＯｎ＂
图像“反色”
处理五招式
● 文 ／图 牟 晓 东
…昭 包讫秀◇ ，钚》国 荸矿《寄｝１ 稚覆评０
前 儿 天有 个月ｙＪ友 从 网上下 载 了若 ｆ字 帖 冈像 文 什 ，想 打 ［１Ｊ 进 行 练 ， 没 想 到 ｍ于这 种 “黑 底 ｈ
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动 变得 越 求越 模 糊 其 实 ， ｛要将这 利， 像 文件进
行 简 的 “反 包”处 理 进 行 打 印操 作就 可以避 免 此
字 帖图像 文件之 后点击 切换 至 “图像 ”选项 卡；接 着，
选 择 “修 改 ”区域 中 “颜 色效 果一 Ｆ的第 二项 “颜 色反
转 ”（图３），存 盘退
…
… ＾■ 一ｔ
反色变换的作用
反色变换的作用反色变换是一种图像处理技术，通过改变图像中各个像素点的颜色值，将原图中的亮色转换为暗色，暗色转换为亮色，从而达到反转图像颜色的效果。
这种技术在数字图像处理中得到广泛应用，可以用于图像修复、特效处理、图像增强等方面。
反色变换的原理是基于光学的互补色理论。
根据互补色理论，每一个颜色都有其对应的互补色。
在RGB色彩模型中，互补色可以通过将每个颜色通道的数值减去255来得到。
例如，对于红色(255,0,0)，它的互补色是青色(0,255,255)；对于绿色(0,255,0)，它的互补色是品红色(255,0,255)；对于蓝色(0,0,255)，它的互补色是黄色(255,255,0)。
通过这种方式，可以实现对图像颜色的反转。
反色变换在图像处理中具有多种作用。
首先，它可以用于图像修复。
在一些老旧的照片或图像中，由于时间的流逝或保存条件不佳，图像可能会出现褪色或色彩失真的问题。
通过对图像进行反色变换，可以将亮度低的区域转换为亮度高的区域，从而提升整体图像的亮度和对比度，使图像更加清晰明亮。
反色变换可以用于特效处理。
通过改变图像的颜色，可以营造出各种特殊的效果。
例如，将图像中的亮色转换为暗色，可以使图像呈现出神秘、惊悚的氛围；将暗色转换为亮色，可以使图像更加鲜艳、活泼。
这些特效处理可以为图像增加趣味性，为设计师和艺术家提供更多的创作可能性。
反色变换还可以用于图像增强。
在一些低对比度的图像中，细节可能会不够清晰。
通过对图像进行反色变换，可以增加图像的亮度和对比度，使细节更加明显。
这对于一些需要对细节进行分析和处理的应用场景非常重要，例如医学影像、卫星图像等领域。
需要注意的是，反色变换并不适用于所有类型的图像。
对于一些特殊的图像，如黑白图像、灰度图像或者已经具有高对比度的彩色图像，反色变换可能会导致图像质量下降或者失真。
因此，在应用反色变换时，需要根据图像的特点和需求进行判断和选择。
反色变换是一种常用的图像处理技术，通过改变图像中像素点的颜色值，实现对图像颜色的反转。
反转思维的设计艺术 PS负片图像处理技巧
反转思维的设计艺术：PS负片图像处理技巧在设计和艺术创作中，反转思维经常被用来带来新颖独特的效果。
在PhotoShop软件中，通过负片图像处理技巧，你可以将常规的图像转化为令人耳目一新的作品。
本文将介绍一些相关技巧和方法，帮助你利用反转思维在设计中展现独特创意。
首先，打开你想要处理的图像，在PhotoShop软件中选择“文件”菜单下的“打开”，然后选择所需图像。
接下来，将图像转化为负片效果，可以通过多种方法实现。
方法一：使用“负片”滤镜在PhotoShop软件中，选择“滤镜”菜单下的“其他”选项，然后点击“负片”滤镜。
该滤镜将对图像中的颜色进行反转处理，使得原本的明亮区域变暗，原本的暗影区域变亮。
可以根据需要调整滤镜的参数，以获得你想要的效果。
方法二：使用调整图层在PS软件中，选择“图层”菜单下的“新建调整图层”，然后选择“反相”。
该方法将在图像上添加一个反转后的副本，可以通过调整透明度或图层的混合模式来调整效果。
方法三：使用“曲线”调整在“图像调整”菜单中，选择“曲线”选项。
通过调整曲线的灰度值，可以实现灵活的负片效果。
上移曲线将增加图像的亮度，而下移曲线将增加图像的暗度。
灵活调整曲线，可以得到不同的负片效果。
除了上述方法，还可以根据具体需求进行其他的调整。
在PhotoShop软件中，你可以尝试调整图像的亮度、对比度、色彩饱和度等参数，以获得更加独特的效果。
在负片图像处理中，反转思维可以带来许多创意的设计灵感。
尝试着将常见的照片或图像转化为负片效果，你会发现在反转后的色彩和对比度中隐藏着一种令人惊艳的美感。
此外，在负片图像处理中，通过调整色彩平衡和颜色分离的方法，也可以获得更加吸引人的效果。
在“图像调整”菜单中，你可以选择“色彩平衡”或“通道分离”选项，以调整图像中的色彩和颜色。
在进行负片图像处理时，要注意保护图像中的细节和纹理。
通过使用选区工具或涂抹工具，可以对特定区域进行局部调整，以保留原始图像中的细节。
数字图像处理入门—直方图修正和彩色变换
数字图像处理入门—直方图修正和彩色变换这次，我们主要和调色板打交道。
先从最简单的反色讲起。
1. 反色(invert)反色就是形成底片效果。
如下图所示，图2为图1反色后的结果图1. 原图图2. 图1反色后的结果反色有时是很有用的，比如说，图1中黑色区域占绝大多数，这样打印起来很费墨，我们可以先进行反色处理再打印。
反色的实际含义是将R，G，B值反转。
若颜色的量化级别是256，则新图的R，G，B值为255减去原图的R，G，B值。
这里针对的是所有图，包括真彩图，带调色板的彩色图（又称为伪彩色图），和灰度图。
针对不同种类有不同的处理。
先看看真彩图。
我们知道真彩图不带调色板，每个像素用3个字节，表示R，G，B三个分量。
所以处理很简单，把反转后的R，G，B值写入新图即可。
再来看看带调色板的彩色图，我们知道位图中的数据只是对应调色板中的一个索引值，我们只需要将调色板中的颜色反转，形成新调色板，而位图数据不用动，就能够实现反转。
灰度图是一种特殊的伪彩色图，只不过调色板中的R，G，B值都是一样的而已。
所以反转的处理和上面讲的一样。
这里，我想澄清一个概念。
过去我们讲二值图时，一直都说成黑白图。
二值位图一定是黑白的吗？答案是不一定。
我们安装Windows95时看到的那幅setup.bmp是由蓝色和黑色组成的，但它实际上是二值图。
原来，它的调色板中的两种颜色是黑与蓝，而不是黑与白。
所以说二值图也可以是彩色的，只不过一般情况下是黑白图而已。
实现反色的源程序2. 彩色图转灰度图(color to grayscale)我们在第二讲时提到了YUV的颜色表示方法，知道在这种表示方法中，Y分量的物理含义就是亮度，它含了灰度图的所有信息，只用Y分量就完全能够表示出一幅灰度图来。
YUV和RGB之间有着如下的对应关系。
我们利用上式，根据R，G，B的值求出Y值后，将R，G，B值都赋值成Y，就能表示出灰度图来，这就是彩色图转灰度图的原理。
先看看真彩图。
基于Labview的图像采集与处理
目前工作成果：一、USB图像获取USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。
（1）基于USB的S nap采集图像程序运行结果：此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。
将采集图像函数放入循环中就可连续采集。
循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Sn ap采集图像时它的采集速率比较低。
运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。
（2）基于USB的G rab采集图像运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。
二、图像处理1、图像灰度处理（1）基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。
灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和Y U V颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。
（2）labview中图像灰度处理程序框图处理结果：2、图像二值化处理（1）基本原理图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
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/********************************************************************/1/* Copyright 2004 by SEED Incorporated. */2/* All rights reserved. Property of SEED Incorporated. */3/* Restricted rights to use, duplicate or disclose this code are */4/* granted through contract. */5/* */6/********************************************************************/789/********************************************************************/10/* 图像反色*/11/********************************************************************/121314#include<csl.h>15#include<csl_emifa.h>16#include<csl_i2c.h>17#include<csl_gpio.h>18#include<csl_irq.h>19#include<csl_chip.h>20#include<csl_dat.h>21#include"iic.h"22#include"vportcap.h"23#include"vportdis.h"24#include"sa7121h.h"25#include"TVP51xx.h"26#include"TVP51xx.h"27#include"seeddm642.h"2829/*SEEDDM642的emifa的设置结构*/30EMIFA_Config Seeddm642ConfigA ={310x00052078,/*gblctl EMIFA(B)global control register value */32/*将CLK6、4、1使能；将MRMODE置1；使能EK2EN,EK2RATE*/ 330xffffffd3,/*cectl0 CE0 space control register value*/34/*将CE0空间设为SDRAM*/350x73a28e01,/*cectl1 CE1 space control register value*/36/*Read hold: 1 clock;37MTYPE : 0000,选择8位的异步接口38Read strobe ：001110；14个clock宽度39TA：2 clock; Read setup 2 clock;40Write hold :2 clock; Write strobe: 14 clock41Write setup :7 clock42-- ---------------43\ 14c /1c44\----------------/ */450x22a28a22, /*cectl2 CE2 space control register value*/460x22a28a42, /*cectl3 CE3 space control register value*/470x57115000, /*sdctl SDRAM control register value*/480x0000081b, /*sdtim SDRAM timing register value*/490x001faf4d, /*sdext SDRAM extension register value*/500x00000002, /*cesec0 CE0 space secondary control register value*/ 510x00000002, /*cesec1 CE1 space secondary control register value*/ 520x00000002, /*cesec2 CE2 space secondary control register value*/ 530x00000073 /*cesec3 CE3 space secondary control register value*/ 54};5556/*SEEDDM642的IIC的设置结构*/57I2C_Config SEEDDM642IIC_Config = {580, /* master mode, i2coar;采用主模式*/590, /* no interrupt, i2cimr;只写，不读，采用无中断方式*/60(20-5), /* scl low time, i2cclkl; */61(20-5), /* scl high time,i2cclkh; */621, /* configure later, i2ccnt;*/630, /* configure later, i2csar;*/640x4ea0, /* master txmode, */65/* i2c runs free, */66/* 8-bit data + NACK */67/* no repeat mode */68(75-1), /* 4MHz clock, i2cpsc */69};7071CHIP_Config SEEDDM642percfg = {72CHIP_VP2+\73CHIP_VP1+\74CHIP_VP0+\75CHIP_I2C76};7778I2C_Handle hSeeddm642i2c;79int portNumber;80extern SA7121H_ConfParams sa7121hPAL[45];81extern SA7121H_ConfParams sa7121hNTSC[45];82Uint8 vFromat = 0;83Uint8 misc_ctrl = 0x6D;84Uint8 output_format = 0x47;85// 地址为0 for cvbs port1,选择复合信号做为输入86Uint8 input_sel = 0x00;87/*地址为0xf，将Pin27设置成为CAPEN功能*/ 88Uint8 pin_cfg = 0x02;89/*地址为1B*/90Uint8 chro_ctrl_2 = 0x14;91/*图像句柄的声明*/92VP_Handle vpHchannel0;93VP_Handle vpHchannel1;94VP_Handle vpHchannel2;9596/*确定图像的参数*/97int numPixels = 720;//每行720个像素98int numLines = 576;//每帧576行（PAL）99100101/*确定处理的范围*/102/*A */103/* */104/* D*/105int intAPixels = 190;106int intALines = 59;107int intDPixels = 530;108int intDLines = 229;109110/*****画矩形边框函数的声明*****/111void drawRectangle();112/*****进行图像反色处理*********/113void videoReverse();114115116/*采集与显示缓冲区的首址*/117Uint32 capYbuffer = 0x80000000;118Uint32 capCbbuffer = 0x800675c0;119Uint32 capCrbuffer = 0x8009b0a0;120121Uint32 disYbuffer = 0x80100000;122Uint32 disCbbuffer = 0x801675c0;123Uint32 disCrbuffer = 0x8019b0a0;124125Uint32 tempYbuffer = 0x80200000; //临时126127/*图像格式标志*/128Uint8 NTSCorPAL = 0;129extern far void vectors();130externvolatile Uint32 capNewFrame;131externvolatile Uint32 disNewFrame;132133/*此程序可将四个采集口的数据经过Video Port0送出*/134void main()135{136Uint8 addrI2C;137int i;138139/*-------------------------------------------------------*/140/* perform all initializations */141/*-------------------------------------------------------*/142/*Initialise CSL，初始化CSL库*/143CSL_init();144CHIP_config(&SEEDDM642percfg);145146/*----------------------------------------------------------*/147/*EMIFA的初始化，将CE0设为SDRAM空间，CE1设为异步空间148注，DM642支持的是EMIFA，而非EMIF*/149EMIFA_config(&Seeddm642ConfigA);150/*----------------------------------------------------------*/151/*中断向量表的初始化*/152//Point to the IRQ vector table153IRQ_setVecs(vectors);154155IRQ_map(IRQ_EVT_VINT1,11);156IRQ_map(IRQ_EVT_VINT0, 12);157IRQ_reset(IRQ_EVT_VINT0);158IRQ_reset(IRQ_EVT_VINT1);159160IRQ_nmiEnable();161IRQ_globalEnable();162/*打开一个数据拷贝的数据通路*/163DAT_open(DAT_CHAANY, DAT_PRI_LOW, DAT_OPEN_2D);164/*----------------------------------------------------------*/165/*进行IIC的初始化*/166hSeeddm642i2c = I2C_open(I2C_PORT0,I2C_OPEN_RESET);167I2C_config(hSeeddm642i2c,&SEEDDM642IIC_Config);168/*----------------------------------------------------------*/169/*进行TVP5150pbs的初始化*/170/*选择TVP5150，设置第三通路*/171GPIO_RSET(GPGC,0x0);/*将GPIO0不做为GPINT使用*/172GPIO_RSET(GPDIR,0x1);/*将GPIO0做为输出*/173GPIO_RSET(GPVAL,0x0);/*GPIO0输出为高，选择IIC1总线，配置174第二路，即为U21*/175addrI2C = 0xBA >>1;176_IIC_write(hSeeddm642i2c, addrI2C,0x00, input_sel);177_IIC_write(hSeeddm642i2c, addrI2C,0x03, misc_ctrl);178_IIC_write(hSeeddm642i2c, addrI2C,0x0D, output_format);179_IIC_write(hSeeddm642i2c, addrI2C,0x0F, pin_cfg);180_IIC_write(hSeeddm642i2c, addrI2C,0x1B, chro_ctrl_2);181/*回读当前摄像设备的格式*/182_IIC_read(hSeeddm642i2c, addrI2C,0x8c, &vFromat);183vFromat = vFromat& 0xff;184switch (vFromat)185{186case TVP51XX_NTSCM:187case TVP51XX_NTSC443:188NTSCorPAL = 1;/*系统为NTSC的模式*/189break;190case TVP51XX_PALBGHIN:191case TVP51XX_PALM:192NTSCorPAL = 0;/*系统为PAL的模式*/193break;194default:195NTSCorPAL = 2;/*系统为不支持的模式*/196break;197}198if(NTSCorPAL ==2)199{200/*系统不支持的模式，重新配置*/201for(;;)202{}203}204/*----------------------------------------------------------*/205/*进行SAA7121H的初始化*/206GPIO_RSET(GPVAL,0x0);/*GPIO0输出为低，选择IIC1总线，配置图像输出*/ 207208addrI2C = 0xB8 >>1; /*选择第0路的I2C的地址*/209/*将第0路的视频输入口的数据口设为高阻状态，210使能SCLK，将第27脚设为输入*/211_IIC_write(hSeeddm642i2c, addrI2C,0x03, 0x1);212/*配置SAA7121H*/213GPIO_RSET(GPVAL,0x1);/*GPIO0输出为低，选择IIC1总线，配置图像输出*/ 214215/*初始化Video Port0*/216/*将Vedio Port1设为encoder输出*/217portNumber = 0;218vpHchannel0 = bt656_8bit_ncfd(portNumber);219220for(i = 0; i< 100000; i ++);221SEEDDM642_rset(SEEDDM642_WDOGEN,2);222223addrI2C = 0x88 >>1;224for(i =0; i<43; i++)225{226if(NTSCorPAL == 1)227{228_IIC_write(hSeeddm642i2c,229addrI2C,230(sa7121hNTSC[i].regsubaddr),231(sa7121hNTSC[i].regvule));232}233else234{235_IIC_write(hSeeddm642i2c,236addrI2C,237(sa7121hPAL[i].regsubaddr),238(sa7121hPAL[i].regvule));239}240}241242/*----------------------------------------------------------*/243244/*初始化Video Port1*/245/*将Vedio Port1设为采集输入*/246portNumber = 1;247vpHchannel1 = bt656_8bit_ncfc(portNumber);248bt656_capture_start(vpHchannel1);249/*等待第一帧数据采集完成*/250while(capNewFrame == 0){}251/*将数据存入显示缓冲区，并清采集完成的标志*/252capNewFrame =0;253for(i=0;i<numLines;i++)254{255/*传送临时Y缓冲区*/256DAT_copy((void *)(capYbuffer + i * numPixels),257(void*)(tempYbuffer + i * numPixels),258numPixels);259}260261/*画边框*/262drawRectangle();263264/*进行图像反色处理*/265videoReverse();266267/*给显示缓存区内的UV赋值*/268for(i=0;i<0x33ae0;i++)269{270*((Uint8 *)(disCrbuffer +i)) =0x80;271*((Uint8 *)(disCbbuffer +i)) =0x80;272273}274275for(i=0;i<numLines;i++)276{277/*传送Y缓冲区*/278DAT_copy((void *)(tempYbuffer + i * numPixels),279(void*)(disYbuffer + i * numPixels),280numPixels);281}282283/*启动显示模块*/284bt656_display_start(vpHchannel0);285/*建立显示的实时循环*/286/*此循环中没有将采集缓存区中的UV值传给显示缓存区*/ 287/*此时显示缓存区的UV值为0x80*/288for(;;)289{290/*当采集区的数据已经采集好，而显示缓冲区的数据已空*/ 291if((capNewFrame == 1)&&(disNewFrame == 1))292{293/*将数据装入显示缓冲区，并清采集完成的标志*/294capNewFrame =0;295disNewFrame =0;296for(i=0;i<numLines;i++)297{298/*传送临时Y缓冲区*/299DAT_copy((void *)(capYbuffer + i * numPixels), 300(void*)(tempYbuffer + i * numPixels), 301numPixels);302}303304/*画边框*/305drawRectangle();306307/*进行图像反色处理*/308videoReverse();309310for(i=0;i<numLines;i++)311{312/*传送Y缓冲区*/313DAT_copy((void *)(tempYbuffer + i * numPixels),314(void*)(disYbuffer + i * numPixels),315numPixels);316}317318}319320}321322for(;;)323{}324/*----------------------------------------------------------*/325/*采集与回放*/326327}328329330/*画矩形边框函数的定义*/331void drawRectangle()332{333int i,j;334/*画上边*/335//奇数行336for(i=intALines-4;i<intALines;i++) //边框长度337{338for(j=intAPixels-6;j<intDPixels+6;j++) //奇数行边框宽度339{340*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0x00;341}342}343344//偶数行345for(i=numLines/2+intALines-4;i<numLines/2+intALines;i++) //边框长度346{347for(j=intAPixels-6;j<intDPixels+6;j++) //偶数行边框宽度348{349*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0x00;350}351}352353354/*画下边*/355//奇数行356for(i=intDLines;i<intDLines+4;i++)//边框长度357{358for(j=intAPixels-6;j<intDPixels+6;j++) //奇数行边框宽度359{360*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0x00;361}362}363364//偶数行365for(i=numLines/2+intDLines;i<numLines/2+intDLines+4;i++)//边框长度366{367for(j=intAPixels-6;j<intDPixels+6;j++) //偶数行边框宽度368{369*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0x00;370}371}372373374/*画左边*/375//奇数行376for(i=intALines;i<intDLines;i++)//边框长度377{378for(j=intAPixels-6;j<intAPixels;j++) //奇数行边框宽度379{380*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0x00;381}382}383384//偶数行385for(i=numLines/2+intALines;i<numLines/2+intDLines;i++)//边框长度386{387for(j=intAPixels-6;j<intAPixels;j++) //偶数行边框宽度388{389*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0x00;390}391}392393394/*画右边*/395//奇数行396for(i=intALines;i<intDLines;i++)//边框长度397{398for(j=intDPixels;j<intDPixels+6;j++) //奇数行边框宽度399{400*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0x00;401}402}403404//偶数行405for(i=numLines/2+intALines;i<numLines/2+intDLines;i++)//边框长度406{407for(j=intDPixels;j<intDPixels+6;j++) //偶数行边框宽度408{409*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0x00;410}411}412}413414/*进行图像反色处理*/415void videoReverse()416{417int i,j;418//方框内奇数行419for(i=intALines;i<intDLines;i++) //行数420{421for(j=intAPixels;j<intDPixels;j++) //像素个数/每行422{423*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0xFF-*(Uint8 424*)(tempYbuffer + i*numPixels + j);425}426}427428//方框内偶数行429for(i=numLines/2+intALines;i<numLines/2+intDLines;i++)//行数430{431for(j=intAPixels;j<intDPixels;j++) //像素个数/每行432{433*(Uint8 *)(tempYbuffer + i*numPixels + j) = 0xFF-*(Uint8 434*)(tempYbuffer + i*numPixels + j);435}436}437}438。